Deep Learning

Курс "Глубокое обучение" представляет собой продвинутый уровень изучения машинного обучения, сосредотачиваясь на глубоких нейронных сетях и их применении в решении сложных задач. Студенты углубляют свои знания в основах нейронных сетей, изучая различные архитектуры, такие как сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN), а также глубокие архитектуры, включая глубокие автоэнкодеры и генеративно-состязательные сети (GAN). Курс охватывает как теоретические аспекты, так и практические методы обучения глубоких моделей, включая техники оптимизации, регуляризации и предварительной обработки данных. Студенты также знакомятся с современными библиотеками и инструментами для реализации глубокого обучения, такими как TensorFlow и PyTorch. Курс подготавливает студентов к применению глубокого обучения в различных областях, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка, медицинские науки и автономные системы.